DOE-实验设计及实例操作

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1. 实验设计(DOE)的定义与重要性

定义：实验设计（Design of Experiments, DOE）是一种统计方法，用于研究过程中输入变量（因子）对输出变量（响应）的影响。通过系统地改变输入变量的水平，可以评估其对输出变量的影响，并确定最优的条件组合。

重要性：DOE在工业和科研领域中的重要性不言而喻，它有助于：

• • 减少变异，提高产品质量。
• • 降低成本，提高生产效率。
• • 加速新产品的研发。

2. 实验设计的必要性

良品率差异分析：在制造过程中，良品率的差异往往是由多个因素共同作用的结果。通过实验设计，可以系统地分析这些因素对良品率的影响，从而找到提高良品率的有效途径。

成本与质量的关系：实验设计不仅有助于提高产品质量，还有助于降低成本。通过优化生产过程中的因子水平，可以减少浪费、提高生产效率，从而降低生产成本。同时，高质量的产品还可以减少客户投诉和退货，进一步降低售后成本。

3. 实验方法

田口式实验计划法案例：瓷砖工厂实验：田口式实验计划法是一种有效的实验设计方法，它强调通过减少变异来提高产品质量。以瓷砖工厂为例，通过实验设计，可以优化原料配比、烧制温度等因子，从而提高瓷砖的强度和耐磨性。

问题提出与解决策略：在实验设计中，首先需要明确问题并提出解决策略。例如，针对瓷砖强度不足的问题，可以提出优化原料配比和烧制温度的解决策略，并通过实验设计来验证其有效性。

4. 实验方法

一次一个因素法(One Factor at a Time, OFAT)：

• • 方法介绍：一次一个因素法是一种简单的实验设计方法，它每次只改变一个因子的水平，而其他因子保持不变。
• • 缺点分析：这种方法的优点是简单易行，但缺点是忽略了因子之间的交互作用。在实际生产中，多个因子往往同时作用并相互影响，因此这种方法可能无法准确评估因子对响应的实际影响。

全因子实验法(Full Factorial Experiment)：

• • 方法介绍：全因子实验法是一种同时考虑所有因子及其交互作用的实验设计方法。它通过系统地改变所有因子的水平组合，来评估它们对响应的影响。
• • 时间与成本考量：全因子实验法的主要缺点是实验次数多、时间和成本高。特别是当因子数量较多时，实验次数会呈指数级增长，这使得全因子实验法在实际应用中受到一定限制。

5. 田口式实验计划法

• • 田口玄一博士提出的方法：田口式实验计划法是由田口玄一博士提出的一种实验设计方法，它强调通过减少变异来提高产品质量。
• • 工业应用性与成本效益：该方法在工业应用中具有广泛的适用性和成本效益。通过系统地分析因子对产品质量的影响，并优化因子水平组合，可以减少生产过程中的变异和浪费，从而提高产品质量、降低生产成本和提高生产效率。

6. 正交表(Orthogonal Array)

• • 定义与构建原理：正交表是田口式实验计划法中的一种重要工具，用于安排实验并评估因子对响应的影响。它是一种特殊的表格，按照一定的规则排列因子水平组合，以确保所有因子的水平组合都能得到充分的测试，并且实验次数相对较少。
• • 实验次数与因素效果评估：正交表的主要优点是实验次数少且能够评估因子及其交互作用对响应的影响。通过分析正交表中的数据，可以确定最优的因子水平组合，并评估各因子对响应的贡献度。

7. 实验数据分析

正规分析步骤：

• • 数据收集与整理：收集实验数据，并按照因子水平组合进行整理。
• • 数据分析：利用统计方法对数据进行分析，评估因子对响应的影响。
• • 结果解释：根据数据分析结果，解释因子对响应的影响，并确定最优条件。

回应表(Response Table)的建立：

• • 回应表是用于记录和分析实验数据的表格。
• • 在回应表中，列出所有因子水平组合和对应的响应值。
• • 通过分析回应表，可以直观地看到因子水平变化对响应的影响。

最佳条件的确认与实验验证：

• • 根据数据分析结果，确定最优的因子水平组合。
• • 进行实验验证，确认最优条件在实际生产中的可行性和稳定性。

8. 利用正交表进行实验设计

交互作用的考量：

• • 在实验设计中，除了考虑主效应外，还需要考虑因子之间的交互作用。
• • 正交表可以有效地安排实验，以评估因子及其交互作用对响应的影响。

正交表的乘法运算性质：

• • 正交表具有乘法运算性质，即可以通过将多个小正交表组合成一个大正交表来安排更多的因子和水平。
• • 这种性质使得正交表在实验设计中具有更大的灵活性和适用性。

9. 正交表的性质

对称性与乘法运算性质：

• • 正交表具有对称性，即表中任意两列之间都具有相同的交互作用模式。
• • 正交表的乘法运算性质使得它可以有效地安排多因子、多水平的实验。

列之间的乘法关系与因素交互作用：

• • 正交表中不同列之间具有乘法关系，这种关系可以用于评估因子之间的交互作用。
• • 通过分析列之间的乘法关系，可以确定哪些因子之间存在显著的交互作用，并对响应产生重要影响。

10. 常用正交表介绍

不同正交表的自由度与应用范围：

• • 正交表的自由度是指表中可以独立变化的因子水平的数量。
• • 不同的正交表具有不同的自由度和应用范围，选择合适的正交表对于实验设计的成功至关重要。

11. 参数设计

原理与目的：

• • 参数设计是田口式实验计划法的重要组成部分，旨在通过优化参数组合来提高产品质量和稳定性。
• • 其目的是找到一组最佳的参数组合，使得产品在各种条件下都能保持稳定的性能和质量。

变异与杂音因素：

• • 在参数设计中，需要考虑产品制造和使用过程中可能遇到的变异和杂音因素。
• • 通过优化参数组合，可以减少这些变异和杂音因素对产品质量的影响。

坚耐性(Robustness)的概念：

• • 坚耐性是指产品在不同条件下都能保持稳定性能和质量的能力。
• • 参数设计的目标之一就是提高产品的坚耐性，使其在各种环境下都能表现出色。

12. 品质控制活动

空调制冷效果案例分析：

• • 通过空调制冷效果的案例分析，展示品质控制活动在实际生产中的应用。
• • 分析不同因子对空调制冷效果的影响，并找到最优的参数组合。

杂音因素的分类与影响：

• • 在品质控制活动中，需要对杂音因素进行分类和评估。
• • 了解不同杂音因素对产品质量的影响程度，有助于制定更有效的品质控制策略。

13. 品质工程的层次

系统设计、产品设计、制程设计、线上品管：

• • 品质工程涉及多个层次的活动，包括系统设计、产品设计、制程设计和线上品管。
• • 每个层次都有其特定的目标和任务，但共同的目标是提高产品质量和稳定性。
• • 通过在各个层次上实施有效的品质工程活动，可以全面提升企业的竞争力和市场占有率。

14. 参数设计与允差设计

设计过程与技术应用：

• • 参数设计是确定最佳参数组合以优化产品性能和质量的过程。
• • 允差设计则是确定参数的允许变动范围，以保证产品质量的稳定性。
• • 两者都是品质工程中的重要技术，广泛应用于工业生产和研发中。

田口方法在参数设计中的应用：

• • 田口方法是参数设计中的一种有效方法，强调通过减少变异来提高产品质量。
• • 在参数设计中，田口方法可以帮助确定最佳的参数组合，并评估参数变异对产品质量的影响。

15. 参数设计的步骤

目标确定、因素列出、直交表选择：

• • 首先明确参数设计的目标，如提高产品性能、降低生产成本等。
• • 列出可能影响产品质量的所有因素，包括可控因素和不可控因素。
• • 选择合适的直交表来安排实验，以评估因素对产品质量的影响。

S/N比计算、最佳条件估计与确认实验：

• • 计算信号杂音比（S/N比），以评估不同参数组合对产品质量的影响。
• • 根据S/N比的结果，估计最佳的参数组合。
• • 进行确认实验，验证最佳参数组合在实际生产中的可行性和稳定性。

16. 实验设计配置

控制因素与杂音因素的配置方法：

• • 在实验设计中，需要合理配置控制因素和杂音因素。
• • 控制因素是可以人为调整和控制的因素，而杂音因素则是难以控制或不可控的因素。
• • 通过合理的配置，可以更有效地评估因素对产品质量的影响。

直交表的内侧与外侧配置：

• • 直交表的内侧配置用于评估可控因素对产品质量的影响。
• • 外侧配置则用于评估不可控因素（即杂音因素）对产品质量的影响。
• • 通过内外侧配置的结合，可以全面评估各种因素对产品质量的影响。

17. 品质特性的选取

田口方法与实验计划的重要性：

• • 品质特性的选取是实验设计中的关键步骤之一。
• • 田口方法强调通过选择合适的品质特性来优化产品质量和稳定性。
• • 合理的实验计划可以确保品质特性选取的有效性和准确性。

特性选择与因素水平的确定：

• • 根据产品特点和实验目标，选择合适的品质特性进行评估。
• • 确定每个因素的水平范围，以便在实验中进行系统的评估。

18. 杂音因素的选择

杂音因素的复合与选择策略：

• • 在实验设计中，需要考虑多个杂音因素的综合影响。
• • 通过合理的选择和复合策略，可以更准确地评估杂音因素对产品质量的影响。

杂音因素对实验设计的影响：

• • 杂音因素的存在会增加实验设计的复杂性和难度。
• • 但通过合理的处理和分析方法，仍然可以准确地评估因素对产品质量的影响，并找到最佳的参数组合。

19. 信号杂音比(S/N比)

不同类型特性的S/N比计算方法：

• • 根据品质特性的不同类型（如望小特性、望大特性、望目特性等），需要采用不同的S/N比计算方法。
• • 正确的计算方法可以确保S/N比结果的准确性和有效性。

望小特性、望大特性、望目特性的S/N比：

• • 望小特性：指希望其值越小越好的品质特性，如产品的缺陷率。
• • 望大特性：指希望其值越大越好的品质特性，如产品的使用寿命。
• • 望目特性：指希望其值接近某个目标值的品质特性，如产品的尺寸精度。
• • 对于不同类型的品质特性，需要采用相应的S/N比计算方法进行评估。

20. 练习：空调EER值的参数设计

实验条件与目标：

• • 设定空调EER值（能效比）的参数设计实验条件和目标。
• • 明确可控因素和不可控因素，以及它们的水平范围。

实验设计案例与数据分析：

• • 设计一个具体的实验案例，以评估不同参数组合对空调EER值的影响。
• • 收集实验数据，并进行分析以找到最佳的参数组合。

21. 工业实验设计时的检核表

确定问题、设立目标、脑力激荡：

• • 在进行工业实验设计时，首先需要明确问题并设立具体的目标。
• • 通过脑力激荡等方法，集思广益以确定可能的解决方案和实验设计思路。

实验计划的步骤与实施：

• • 制定详细的实验计划，包括实验设计、数据收集与分析方法等。
• • 按照计划实施实验，并监控实验过程以确保数据的准确性和可靠性。
• • 对实验结果进行分析和解释，以找到最佳的参数组合和解决方案。

来源：网络